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Enregistrement W4415790410 · doi:10.1161/circ.152.suppl_3.4345655

Abstract 4345655: Sodium–Glucose Cotransporter 2 Inhibitors are Cost-Effective and Dominate Glucagon-Like Peptide-1 Receptor Agonists for Patients with Type 2 Diabetes and High Cardiorenal Risk in Canada

2025· article· en· W4415790410 sur OpenAlexaffabout
Abhinav Sharma, Pedro Vieira‐Marques, Elite Possik, Ankur Pandya, Michael A. Tsoukas, Thomas A. Mavrakanas, Kaberi Dasgupta, Nisha Gupta, W. Alton Russell

Notice bibliographique

RevueCirculation · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDiabetes Treatment and Management
Établissements canadiensMcGill UniversityMcGill University Health CentreBiotechnology Research Institute
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaceType 2 diabetesPopulationDiabetes mellitusHeart failureDemographics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The Canadian Cardiovascular Society recommends that patients with type 2 diabetes (T2D) and cardiovascular disease, renal disease, or multiple cardiovascular risk factors initiate Glucagon-like peptide-1 receptor agonists (GLP-1 RA) or Sodium–glucose cotransporter 2 inhibitors (SGLT2i). Both therapies have demonstrated success reducing deaths, and cardiovascular and renal events for this population but are expensive compared to other T2D treatments. Aims: To assess the cost-effectiveness of SGLT2i and GLP-1 RA in this high-risk population from a Canadian healthcare payer perspective. Methods: We developed a patient-level simulation model to estimate lifetime costs, clinical events, and quality adjusted life years (QALYs) for patients initiating SGLT2i, GLP-1 RA or remaining on “baseline treatment,” i.e., other standard-of-care medications. Simulated patients’ initial laboratory values and demographics were based on 175 Quebec patients referred for GLP-1 RA and/or SGLT2i initiation in 2022–2024. Risk equations and treatment effects were calibrated to endpoints from placebo-controlled cardiovascular outcomes trials. We estimated cost-effectiveness over a patient lifetime horizon using a 3% annual discount rate. Results: Compared to baseline treatment, SGLT2i and GLP-1 RA reduced lifetime rates of cardiovascular and renal events and produced higher net present QALYs (+0.28 SGLT2i; +0.24 GLP-1 RA), but at a higher net present cost (+$4,600 SGLT2i; +$25,560 GLP-1 RA). Per 1000 patient years, the population initiating GLP-1 RA were predicted to have 1.95 fewer renal failure events and 4.22 fewer MACE events compared to baseline treatment. The same population initiating SGLT2i instead were predicted to have 2.29 fewer renal failure events, 3.55 fewer MACE events and 1.42 fewer CHF events compared to baseline treatment. SGLT2i cost $16,440 per QALY gained and were consistently cost-effective in sensitivity analyses at the commonly used threshold of $50,000. GLP-1 RA cost $107,910 per QALY gained and were dominated by SGLT2i in 84% of probabilistic sensitivity analysis iterations. Conclusion: While both treatments improved health outcomes compared to baseline treatment, SGLT2i provided more QALYs at a lower price than GLP-1 RA and are cost-effective at current prices in Canada. The introduction of cheaper generic alternatives and accounting for emerging evidence that these medications impact other clinical outcomes could alter their cost-effectiveness.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,966
Score d'incertitude au seuil0,249

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,197 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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